Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  Combining deep learning and active contours opens the way to robust, automated analysis of brain cytoarchitectonics

Thierbach, K., Bazin, P.-L., De Back, W., Gavriilidis, F., Kirilina, E., Jäger, C., et al. (2018). Combining deep learning and active contours opens the way to robust, automated analysis of brain cytoarchitectonics. bioRxiv. doi:10.1101/297689.

Item is

Dateien

einblenden: Dateien
ausblenden: Dateien
:
Thierbach_2018.pdf (Preprint), 3MB
Name:
Thierbach_2018.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

einblenden:
ausblenden:
Beschreibung:
-
OA-Status:
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Thierbach, Konstantin1, Autor           
Bazin, Pierre-Louis2, Autor           
De Back , Walter 3, Autor
Gavriilidis, Filippos1, Autor           
Kirilina, Evgeniya1, Autor           
Jäger, Carsten1, Autor           
Morawski, Markus 4, Autor
Geyer, Stefan1, Autor           
Weiskopf, Nikolaus1, Autor           
Scherf, Nico1, Autor           
Affiliations:
1Department Neurophysics (Weiskopf), MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_2205649              
2Netherlands Institute for Neuroscience, Amsterdam, the Netherlands, ou_persistent22              
3Institute for Medical Informatics and Biometry, TU Dresden, Germany, ou_persistent22              
4Paul Flechsig Institute of Brain Research, University of Leipzig, Germany , ou_persistent22              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Deep learning has thoroughly changed the field of image analysis yielding impressive results whenever enough annotated data can be gathered. While partial annotation can be very fast, manual segmenta- tion of 3D biological structures is tedious and error-prone. Additionally, high-level shape concepts such as topology or boundary smoothness are hard if not impossible to encode in Feedforward Neural Networks. Here we present a modular strategy for the accurate segmentation of neural cell bodies from light-sheet microscopy combining mixed-scale convolutional neural networks and topology-preserving geometric deformable models. We show that the network can be trained efficiently from simple cell centroid annotations, and that the final segmentation provides accurate cell detection and smooth segmentations that do not introduce further cell splitting or merging.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018-04-09
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Keine Begutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1101/297689
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: bioRxiv
Genre der Quelle: Webseite
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -